Ik maak een rag ai chatbot voor je documenten met langchain en OpenAI

De meeste bedrijven hebben geweldige documentatie die niemand kan doorzoeken. Ik bouw RAG (retrieval-augmented generation) chatbots die vragen beantwoorden op basis van JOUW documenten, met citaties terug naar de bronsectie zodat gebruikers elke antwoord kunnen verifiëren.

Ik sluit niet alleen een API aan, ik meet ook de retrieval kwaliteit. In mijn eigen gepubliceerde case study gaf naïeve vaste chunking slechts 34% van de testvragen het juiste gedeelte. Na overschakelen op sectie-bewuste chunks van 300 tekens met overlap, behaalde de retrieval 100% op een eval-set van 32 vragen. Die afstemmingsstap is wat een demo scheidt van iets waar je op kunt vertrouwen.

Wat je krijgt:

• Volledige pipeline: document parsing, slimme chunking, embeddings, vector search
• Gestructureerde prompting zodat antwoorden trouw blijven aan je content
• Een evaluatiehulpmiddel dat je kunt herhalen met je eigen vragen
• Een werkende interface (Gradio/Streamlit) die je team meteen kan uitproberen

Ik werk in Python met LangChain, OpenAI en open-source embedding modellen (je data hoeft nooit je infrastructuur te verlaten als privacy belangrijk is).

Stuur me een bericht met je documenttype en use case voordat je bestelt. Ik vertel je eerlijk of RAG de juiste keuze is.